第4篇 Scrum 冲刺博客

这个作业属于哪个课程	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class34Grade23ComputerScience
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class34Grade23ComputerScience/homework/13483
这个作业的目标	第4篇 Scrum 冲刺博客

一、每日站立式会议

1、每日站立式会议照片

2、昨天已完成的工作

程炜东	解决了 Python 虚拟环境的调用问题，跑通了 Java 向 Python 传递字符串参数的基础流程
曾子轩	完成帧的格式转换与基础预处理，实现不同流源的帧统一输出格式
黄昌龙	解决依赖冲突问题，完成 Python 虚拟环境的依赖安装，验证推理脚本可运行
罗锐楚	解决 MinIO 权限问题，完成客户端接入与文件上传验证
阮洪建	完成后处理组件开发，实现前 / 后处理 pipeline 串联
梁子恒	解决 ONNX 模型维度问题，验证模型可正常推理
刘江浩	搞定视频播放组件的样式适配和错误提示，实现了拉流状态的实时显示

3、今天计划完成的工作

程炜东	统一 ONNX/TensorRT 推理入口参数格式，梳理两种框架的输入约束，输出参数映射与转换规则文档
曾子轩	推理帧对接任务 API，设计帧数据的序列化方式，实现预处理后帧数据向推理接口的请求发送与响应接收。
黄昌龙	Java Spring Boot 部署环境搭建，配置 JDK 版本，搭建 Spring Boot 项目骨架并验证启动
罗锐楚	推理截图存储功能，编写截图编码与上传逻辑，实现结果与截图关联存储
阮洪建	对接 ONNX 推理引擎，验证前 / 后处理 pipeline 与引擎的联动
梁子恒	ONNX→TensorRT 转换脚本，配置 FP32 参数，编写转换代码
刘江浩	推理结果展示UI，确定数据渲染的格式，搭建UI基础布局。

4、工作中遇到的困难

程炜东	TensorRT 的动态 shape 参数与 ONNX 的静态 shape 差异较大，统一格式需要额外的动态适配逻辑。
曾子轩	帧数据体积较大，直接传输时出现请求超时的情况
黄昌龙	Spring Boot 版本与 JDK 版本不匹配，项目启动时出现类加载异常
罗锐楚	截图编码格式不统一，部分截图上传后无法预览
阮洪建	引擎输入格式与前处理输出不匹配，推理失败
梁子恒	转换时部分算子不支持，出现引擎生成失败的报错
刘江浩	推理结果的数据结构还不明确，暂时只能先做静态布局。

二、项目燃尽图

三、项目新进展

四、每日团队成员总结

程炜东	统一参数格式本质是 “做兼容层”，虽然麻烦但能让上层逻辑不用区分框架
曾子轩	帧数据的传输需兼顾效率与完整性，需优化数据编码方式以降低传输成本
黄昌龙	Java 环境需框架与 JDK 版本对齐，版本不兼容会直接阻断服务启动
罗锐楚	媒体文件存储需统一编码格式，保证存储后文件的可用性
阮洪建	推理管道需全链路格式对齐，保证各环节的输入输出一致
梁子恒	TensorRT 转换需提前适配算子，不支持的算子需回退或替换
刘江浩	和后端对齐数据格式很重要，不然前端写UI容易瞎猜